[leetcode]347. Top K Frequent Elements -- JavaScript 代码

/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var topKFrequent = function(nums, k) {
function Node(n,c){
this.num = n;
this.count = c;
}
var len = nums.length;
var dataMap = {};
for(var i=0;i<len;i++){
if(dataMap[nums[i]] === undefined){
dataMap[nums[i]] = new Node(nums[i],1);
}else{
dataMap[nums[i]].count++;
}
}
var array = [];
for(var key in dataMap){
array.push(dataMap[key]);
}
array.heapSort();
len = array.length;
var ret=[];
for(i=0;i<k;i++){
var j = len-1-i;
ret.push(array[j].num);
}
return ret;
};
// 堆排序算法：大根堆调整出的其实是从小到大排列的数组。

Array.prototype.buildMaxHeap=function(){
for(var i=Math.floor(this.length/2)-1;i>=0;i--){
this.heapAdjust(i,this.length);
}
};

Array.prototype.swap=function(i,j){
var tmp=this[i];
this[i]=this[j];
this[j]=tmp;
};

Array.prototype.heapSort=function(){
this.buildMaxHeap();
for(var i=this.length-1;i>0;i--){
this.swap(0,i);
this.heapAdjust(0,i);
}
return this;
};

Array.prototype.heapAdjust=function(i,j){
var largest=i;
var left=2*i+1;
var right=2*i+2;
if(left<j&&this[largest].count<this[left].count){
largest=left;
}
if(right<j&&this[largest].count<this[right].count){
largest=right;
}
if(largest!=i){
this.swap(i,largest);
this.heapAdjust(largest,j);
}
};

这道题代码比较长，需要注意的部分包括3个：

第一，使用Node类型来保存数据，不仅需要保存元素，还需要保存元素出现的次数。

第二，使用map来记录和整理原始数据nums。

第三，使用堆排序来保证时间复杂度符合要求。